package com.shm.leetcode;

import java.util.*;

/**
 * 49. 字母异位词分组
 * 给定一个字符串数组，将字母异位词组合在一起。字母异位词指字母相同，但排列不同的字符串。
 *
 * 示例:
 *
 * 输入: ["eat", "tea", "tan", "ate", "nat", "bat"]
 * 输出:
 * [
 *   ["ate","eat","tea"],
 *   ["nat","tan"],
 *   ["bat"]
 * ]
 * 说明：
 *
 * 所有输入均为小写字母。
 * 不考虑答案输出的顺序。
 *
 * @author SHM
 */
public class GroupAnagrams {
    /**
     * 两个字符串互为字母异位词，当且仅当两个字符串包含的字母相同。同一组字母异位词中的字符串具备相同点，可以使用相同点作为一组字母异位词的标志，使用哈希表存储每一组字母异位词，哈希表的键为一组字母异位词的标志，哈希表的值为一组字母异位词列表。
     *
     * 遍历每个字符串，对于每个字符串，得到该字符串所在的一组字母异位词的标志，将当前字符串加入该组字母异位词的列表中。遍历全部字符串之后，哈希表中的每个键值对即为一组字母异位词。
     *
     * 以下的两种方法分别使用排序和计数作为哈希表的键。
     *
     * 方法一：排序
     * 由于互为字母异位词的两个字符串包含的字母相同，因此对两个字符串分别进行排序之后得到的字符串一定是相同的，故可以将排序之后的字符串作为哈希表的键。
     *
     * 复杂度分析
     *
     * 时间复杂度：O(nk \log k)O(nklogk)，其中 nn 是 \textit{strs}strs 中的字符串的数量，kk 是 \textit{strs}strs 中的字符串的的最大长度。需要遍历 nn 个字符串，对于每个字符串，需要 O(k \log k)O(klogk) 的时间进行排序以及 O(1)O(1) 的时间更新哈希表，因此总时间复杂度是 O(nk \log k)O(nklogk)。
     *
     * 空间复杂度：O(nk)O(nk)，其中 nn 是 \textit{strs}strs 中的字符串的数量，kk 是 \textit{strs}strs 中的字符串的的最大长度。需要用哈希表存储全部字符串。
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/group-anagrams/solution/zi-mu-yi-wei-ci-fen-zu-by-leetcode-solut-gyoc/
     * @param strs
     * @return
     */
    public List<List<String>> groupAnagrams(String[] strs) {
        Map<String,List<String>> map = new HashMap<>();
        for (String str : strs) {
            char[] chars = str.toCharArray();
            Arrays.sort(chars);
            String s = new String(chars);
            if (map.containsKey(s)){
                map.get(s).add(str);
            }else {
                ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
                list.add(str);
                map.put(s,list);
            }
        }
        return new ArrayList<>(map.values());
    }

    /**
     * 方法二：计数
     * 由于互为字母异位词的两个字符串包含的字母相同，因此两个字符串中的相同字母出现的次数一定是相同的，故可以将每个字母出现的次数使用字符串表示，作为哈希表的键。
     *
     * 由于字符串只包含小写字母，因此对于每个字符串，可以使用长度为 2626 的数组记录每个字母出现的次数。需要注意的是，在使用数组作为哈希表的键时，不同语言的支持程度不同，因此不同语言的实现方式也不同。
     *
     * 复杂度分析
     *
     * 时间复杂度：O(n(k+|\Sigma|))O(n(k+∣Σ∣))，其中 nn 是 \textit{strs}strs 中的字符串的数量，kk 是 \textit{strs}strs 中的字符串的的最大长度，\SigmaΣ 是字符集，在本题中字符集为所有小写字母，|\Sigma|=26∣Σ∣=26。需要遍历 nn 个字符串，对于每个字符串，需要 O(k)O(k) 的时间计算每个字母出现的次数，O(|\Sigma|)O(∣Σ∣) 的时间生成哈希表的键，以及 O(1)O(1) 的时间更新哈希表，因此总时间复杂度是 O(n(k+|\Sigma|))O(n(k+∣Σ∣))。
     *
     * 空间复杂度：O(n(k+|\Sigma|))O(n(k+∣Σ∣))，其中 nn 是 \textit{strs}strs 中的字符串的数量，kk 是 \textit{strs}strs 中的字符串的最大长度，\SigmaΣ 是字符集，在本题中字符集为所有小写字母，|\Sigma|=26∣Σ∣=26。需要用哈希表存储全部字符串，而记录每个字符串中每个字母出现次数的数组需要的空间为 O(|\Sigma|)O(∣Σ∣)，在渐进意义下小于 O(n(k+|\Sigma|))O(n(k+∣Σ∣))，可以忽略不计。
     *
     * 作者：LeetCode-Solution
     * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/group-anagrams/solution/zi-mu-yi-wei-ci-fen-zu-by-leetcode-solut-gyoc/
     * @param strs
     * @return
     */
    public List<List<String>> groupAnagrams_2(String[] strs) {
        Map<String, List<String>> map = new HashMap<String, List<String>>();
        for (String str : strs) {
            int[] counts = new int[26];
            int length = str.length();
            for (int i = 0; i < length; i++) {
                counts[str.charAt(i) - 'a']++;
            }
            // 将每个出现次数大于 0 的字母和出现次数按顺序拼接成字符串，作为哈希表的键
            StringBuffer sb = new StringBuffer();
            for (int i = 0; i < 26; i++) {
                if (counts[i] != 0) {
                    sb.append((char) ('a' + i));
                    sb.append(counts[i]);
                }
            }
            String key = sb.toString();
            List<String> list = map.getOrDefault(key, new ArrayList<String>());
            list.add(str);
            map.put(key, list);
        }
        return new ArrayList<List<String>>(map.values());
    }
}
